10月26日，由中国人工智能学会（CAAI）、国际信息研究学会（IS4SI）中国分会主办，南京理工大学承办的国际智能科学与信息科学领域学术盛会——智能科学国际会议（International Conference on Intelligence Science，ICIS），在南京盛大召开。
本次大会汇聚脑科学、认知科学和AI领域的研究人员，旨在以智能本质和有关技术的探讨、跨学科的思想碰撞，推动人工智能技术探讨研究的进一步发展。
在这场汇聚了全球智慧的盛会中，来自北京邮电大学的钟义信教授、香港浸会大学的刘际明教授、西南交通大学的李天瑞教授、北京大学的田永鸿教授以及印度统计研究所的Pradipta Maji教授等杰出的海内外专家学者，带来了基于最新科研成果的主旨报告，围绕AI在物理、医疗、金融、工业等多个科研领域的实践应用进行了深入的探讨和交流。
AI为科研提供了新的工具和方法，使得研究者可处理以往难以处理的大数据问题，发现新的规律和现象；AI技术推动了科研范式的变革，从传统的试错法向数据驱动的精准设计转变。AI不仅提高了科研效率，还拓展了科学的边界，为解决人类面临的重大挑战提供了新的可能性。
在这样的背景下，算力作为AI发展的基石，其重要性不言而喻。超集信息作为AI领域杰出的算力设施建设者，受邀出席本次大会，带来了最新的产品及技术方案分享。
大会现场，超集信息资深售前工程师张晨辉在技术分享中，直面众多高校非标准化机房的设备散热难题（由于机房改造建设周期长、成本高，且改造会影响现有设备的使用和项目研发进度等问题，当下众多高校仍留存着大量非标准化机房），带来了风-液分体式散热解决方案分享。该方案可以在不改变现有机房结构的前提下，于传统机房内直接部署，同时保留液冷技术的散热优势。
ServMAX® GO448-X4基于双路5th/4th Gen Intel® Xeon® Scalable系列处理器，单机可搭载8张液冷GPU，整机混合算力高达12 PFLOPS。通过标准化水路接口设计，其不仅可实现液-液数据中心算力节点的快速构建和扩展，更可通过风-液模式在传统风冷数据中心的标准机柜中直接部署。
在30℃满载测试中，GO448-X4的CPU低于54℃，GPU低于71℃，关键芯片温度较传统风冷方案实现15%以上降低，可有效解决超温造成的降频、掉卡等问题，更稳定、高效。
ServMAX® CO2412-X4搭载双路5th/4th Gen Intel® Xeon® Scalable系列处理器，风液模式下同样可实现传统风冷数据中心的快速部署。CO2412-X4配备的CDU可支撑1-8节点高效散热，相较传统风冷方案整体算力密度得到逐步提升。
同时，为进一步提升系统稳定性，CO2412-X4采用紫铜+高品质航空铝材材质的全金属焊接冷板，具有高气密性、高散热效能等特点，可大大降低漏液风险；冷板单向开放式分流导热引擎和特别设计的铲齿流道翅片结构，对液压流量限制较低，可在0.8L/min~1.5L/min（±10%）的额定流量下提供均匀的流量分布以实现最佳散热性能。
算力设施与人工智能技术的共生发展，正在成为推动科研工作向更深层次和更广领域拓展的关键力量。随着AI技术的持续进步和应用需求的日渐增长，算力的作用变得愈发显著。在未来的发展中，超集信息将致力于不断的提高其在算力建设领域的专业能力，全力推动AI技术与科学研究的深层次地融合，并促进行业的创新与发展。返回搜狐，查看更加多
